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相似文献
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1.
研究了基于灰色系统理论的中长期城市需水量预测方法.针对常规GM(1,1)模型存在的不足,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)需水量预测模型,并利用此模型对北方某缺水城市未来10年的需水量进行了预测.结果表明:模型精度较高,预测误差较小.  相似文献   

2.
目的为了更准确预测城市用水量,弥补灰色和神经网络预测模型在中长期需水量预测中的不足.方法采用最小方差法建立了灰色新息递补模型和新息递补BP神经网络的耦合模型即灰神经模型,并对城市需水量进行预测.结果预测沈阳市生活需水量,灰神经网络耦合模型的平均相对误差为0.144%;预测沈阳市工业需水量,灰神经网络耦合模型的平均相对误差为0.19%.在模拟精度方面远远高于其他模型的模拟值,提高了预测的准确性.结论提出了用灰色神经模型来预测城市需水量的方法,能更好地预测城市未来需水量,把影响预测的不定因素降到最低限度,具有广泛的实用性.  相似文献   

3.
针对中长期电力系统负荷预测,在前人已有成果的基础之上,对普通灰色模型进行了改进.一方面对历史数据进行二次平滑处理,大大消除了干扰因素;另一方面利用带有马尔可夫链符号估计的残差修正技术对未来残差的符号进行预测以修正灰色模型的预测结果.以某地区多年以来的历史数据为基础,建立了数学模型,通过实际数据计算表明:改进后的灰色负荷预测方法可以应用于电力系统中长期负荷预测,而且较普通灰色预测模型在预测精度上有着明显的提高,尤其是对于较远时间的负荷预测有着较为理想的预测精度,表明了该种方法的有效性和实用性.  相似文献   

4.
灰色神经网络最优权组合模型预测城市需水量   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
需水量预测是一个大量数据指标和影响因素共同作用的复杂系统。目前以单一的模型预测为主,而这种预测方法仅能体现该系统的局部。针对这一情况,利用灰色模型和改进BP神经网络,建立最优权组合模型预测城市需水量,使用Matlab进行实例计算,并与其他预测方法比较。结果表明,该模型有较高的预测精度,优于单个模型,预测效果更优于其他方法。  相似文献   

5.
目的提出使用灰色递补模型准确地预测城市需水量,弥补传统灰色预测中不能对外界影响因素做出反应的不足.方法在传统灰色预测基础上,由已知数列预测一个值,将预测值补加到已知数列中去,同时去掉最早期的一个数据,保持维数的不变,接着预测下一个数据,把新的数据补充到原数列中去,同样去掉最早期的一个数据,这样逐个替换、补充,依次递补,直到完成预测目标.结果通过模型模拟结果可以看出灰色递补模型在模拟精度方面要远远超过传统灰色模型,灰色递补模型模拟的相对误差较小,小误差概率P、均方差比值C都较好,对未来需水量预测更准确.结论通过对比和实践验证,灰色递补模型弥补了传统灰色模型在预测中的不足,把外界对需水量的影响降到最低,能更好地预测城市未来需水量.  相似文献   

6.
灰色模型GM(1,1)的平滑改进及其应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
灰色预测法能够对含有不确定因素的系统进行预测,而由于整个宏观系统就是一个灰色系统,因此可以考虑用灰色预测模型对宏观经济指标进行预测。在灰色模型GM(1,1)基础上,提出对原始数列进行平滑改进的方法,并用实例证明改进后的灰色模型预测结果比传统灰色模型预测结果误差更小,精度更高。  相似文献   

7.
灰色预测模型被广泛运用于电力负荷预测中,取得了较好的效果,但是灰色预测模型在实际应用中的缺点和局限性导致其预测精度有待提高,存在改进的必要。本文对于灰色预测模型的改进,分别从优化初值和改进模型等方面进行,从而提高普通灰色GM(1,1)模型的预测精度。对初值的处理可以削弱异常值的影响,强化趋势,从而避免由于初值选择不当而造成预测误差。本文中对模型的改进主要通过建立等维新息预测模型、灰色粒子群组合预测模型和灰色BP神经网络组合预测模型来实现。通过这些对灰色预测模型的修正和改进,进一步提高了灰色预测模型的适用性.最大限唐妯提高了灰乍.GM(1,1)模型的预测精唐.  相似文献   

8.
针对斜拉体系加固张拉施工阶段主梁变形难以预报,传统非等间隔灰色模型在其应用中存在精度低的问题,提出了一种马尔科夫链残差修正的改进非等间隔权重灰色主梁变形预测模型。首先,该模型将主梁变形量和索力差分别看作传统非等间隔灰色模型中的原始数据列和时间差,考虑在累加生成和累减还原过程中是否引入权重分配系数,构建了4种不同的非等间隔权重灰色预测模型,并依据相似度准则确定相应的最优权重分配系数和最佳计算模型,提高预测精度;然后,采用马尔可夫链法反映出主梁变形残差序列的随机波动特征,从而对改进非等间隔权重灰色模型的预测值进行修正,较好地弥补了单一预测模型预测精度偏低的不足,进一步提高模型的预测精度;最后,通过该模型对斜拉体系加固主梁变形进行预测。研究表明,相对传统非等间隔灰色模型,在模型累减过程中引入权重分配系数后的模型相对误差平均值降低0.47%;采用马尔可夫链法对预测结果进行修正后,相对误差平均值降低10.32%,能显著提高预测模型的精度;与马尔科夫链修正后的传统模型相比,经累减还原优化后的修正模型相对误差平均值降低3.50%,预测精度更高,能够较好地反映出了斜拉体系加固主梁变形的发展趋势;该模型的核心理论是灰色系统理论,对实测数据并无特殊要求和限制,同样适应于其他工程领域的变形预测问题。  相似文献   

9.
构建三种改进的灰色预测模型,提高传统预测方法的精度。以北京市2007—2015年天然气负荷量作为原始数据建立模型,并用2016年数据进行结果检验。依次对三种改进灰色GM(1,1)模型分析和比较,选出最佳的改进模型与新陈代谢模型结合,替换旧数据、填补新数据,依次建模,构建北京市2017—2020年天然气负荷量预测模型。结果表明,组合后的模型可降低原始数据对预测系统的干扰,预测精度符合实际要求,且精度远高于传统的灰色模型,能真实反映未来天然气年负荷量的发展趋势,预测结果具有可靠性和实用性。同时,也为燃气市场的规划和调控提供参考。  相似文献   

10.
利用我国能源消费总量的历史数据,采用灰色预测法建立预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,灰色RBF网络模型在预测精度方面优于单一的灰色模型.该模型计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围.  相似文献   

11.
在GM(1,1)预测模型中,发展系数a和灰色作用量b两参数对模型的预测精度有直接影响。在分析GM建模原理和参数对模型精度影响的基础上,提出了一种信息素浓度自适应调整的精英ACO算法与GM(1,1)融合预测模型,在不改变GM(1,1)模型表达形式前提下,使用了改进的ACO算法来求解模型的最优参数。试验结果表明:与传统的GM(1,1)模型相比,改进的ACO算法与GM(1,1)融合模型的预测精度在传统GM模型误差较大的情况下也能得到较好的预测效果,在适用性上比传统模型具有优越性,是提升模型精度一种新思路。同时也说明了运用自适应精英策略改进蚁群算法提升算法全局寻优能力是合理的科学的。  相似文献   

12.
通过对传统GM(1,1)模型的分析,针对影响预测精度的因素之一提出了一种改进的GM(1,1)模型,并将该新模型用于预测2010到2015年的道路乘客交通量.最后,通过试验结果可知新模型比传统GM(1,1)模型预测结果在预测精度上有了很大的提高,表明了该方法的有效性.  相似文献   

13.
介绍了灰色预测理论的GM(1,1)模型并将它运用到高速公路车流量预测中.利用巴特沃斯低通滤波器改进了GM(1,1)模型的误差修正方法,使得误差修正方法更准确、算法性能更稳定.整个预测系统满足了工程应用要求,具有一定的实际意义和参考价值.  相似文献   

14.
基于GM(1,1)的道路交通事故预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
灰色预测法是将随机的原始数据序列用数据生成的方法生成规律性较强的新数列,以生成的新数列建立数学模型,GM(1,1)是一种典型的灰色模型.论文介绍数列灰色预测方法,通过道路交通事故预测实例,论述了GM(1,1)的建模过程,并对模型进行了检验.结果证明:针对我国道路交通事故典型灰色特征,用灰色理论进行预测研究是一种可行的方法,短期预测有较高的精度.  相似文献   

15.
通过对灰色BP神经网络模型的分析与研究,给出了灰色BP神经网络的建模方法,建立了基于灰色BP神经网络的建筑物沉降预测模型,通过工程实例数据分别对GM(1,1)模型和灰色BP神经网络模型进行验证,得到了灰色BP神经网络的预测效果要比单纯的灰色GM(1,1)预测模型精度要高的结论,本模型为解决建筑物基础沉降预测分析提供了一种新的方法.  相似文献   

16.
根据GM(1,1)模型的特点,通过在数据序列前面加一个非负数,提出了加数GM(1,1)模型的方法。该方法克服了原始模型中不能利用第一点数据的缺陷,提高了原始数据的利用率。同时,结合电力负荷呈日周期性变化的特性,提出了基于关联度的组合灰色预测模型用于电力系统负荷预处理。实例表明,加数模型的预测精度优于原始模型的预测精度,组合灰色模型比单一的灰色模型在预测精度上有明显提高。  相似文献   

17.
保证交通安全是交通管理者的首要目标,为了掌握交通事故的发展规律,及时采取有效的事故预防措施,对交通事故进行预测是一个非常重要的问题。在分析道路交通事故灰色性的基础上,运用灰色系统理论,构建道路交通事故GM(1,1)预测模型,以福建省道路交通事故统计数据为例,给出GM(1,1)模型的应用实例,预测结果与实际值的平均相对误差为1.54%,可见GM(1,1)模型的预测结果是可信的。  相似文献   

18.
基于GM(1,1)-马尔科夫模型的城市用水量预测   总被引:1,自引:1,他引:0  
运用GM(1,1)-马尔科夫模型对城市用水量进行预测,克服了灰色预测与马尔科夫预测各自的缺点和不足,提高了预测的精度,增强了预测结果的可靠性、科学性和实用性.  相似文献   

19.
在传染病传播过程中,对病人数的预测一直是一个重要课题.研究了利用灰度模型中的灰度理论建立起GM(1,3)模型,并采用GM(1,1)模型修正残差,得到确认病人数的预测模型,再采用人工神经网络对所得数据进行校正,进一步提高了预测精度.将MATLAB编程计算得到的预测结果,与真实数据比较,可以知道该预测模型比传统预测模型具有更高的精度.  相似文献   

20.
基于灰色系统的机床热误差建模研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对机床加工过程中的热变形误差受多因素影响,变化趋势复杂,难以用常规预测方法进行有效预测的问题,该文提出了一种新的基于改进灰色系统的智能预测模型。该模型利用函数变换法改善灰色系统数据序列的光滑度,采用等维新陈代谢法克服了传统的灰色预测模型的不足,所建模型具备了输入数据动态更新的能力,预测更趋于合理。将该模型应用于工厂现场的一台数控车削加工中心进行热误差趋势的预测,从而实现热误差的补偿研究。研究表明,该模型的预测性能优于全数据GM(1,1)模型和新信息GM(1,1)模型,是运用灰色系统理论进行机床热误差补偿建模最理想的模型,具有优异的补偿功能,能够有效的提高机床加工精度。  相似文献   

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